تحليل بيانات لرحلات الطيران باستخدام Python وعرض لوحة ديناميكية باستخدام Power BI

تم عمل تحليل بيانات وVisualization باستخدام Python

هذا المشروع يقدم تحليلاً شاملاً لعمليات شركات الطيران والمطارات للرحلات الجوية في الولايات المتحدة على مدار عام. المشروع يشمل دورة حياة كاملة للتعامل مع البيانات، من الاستخراج إلى التصور.

إليك الأدوات المستخدمة:

Excel و Power Query لمرحلة تنظيف البيانات.

النموذج النجمي (Star Schema) لنمذجة البيانات.

Python لتحليل البيانات.

Power BI لإنشاء لوحة تحكم ديناميكية.

عملية فحص البيانات:

تتضمن هذه العملية فحص مجموعات البيانات، نوع مصدر البيانات، والتعامل مع البيانات المفقودة وغير الدقيقة. تم تقديم مخرجات عملية تنظيف البيانات بالإضافة إلى نطاق المشروع، القيود، وأهميته.

السرد القصصي:

يقدم الجزء الخاص بالسرد مقدمة عن المشروع وأهدافه، ثم يتقدم لعرض مخرجات تحليل البيانات وأهم النتائج المستخلصة المدعومة بالمخططات البيانية والرسوم التوضيحية.

المخرجات النهائية:

تم التوصل إلى توصيات قابلة للتنفيذ، إلى جانب الاستنتاجات والدعوة إلى إجراء مزيد من التحليل.

الأدوات الإضافية:

كود Python المستخدم.

النموذج النجمي (Star Schema).

لوحة التحكم في Power BI التي تتكون من خمس لوحات:

اللوحة الرئيسية.

اللوحات الفرعية لشركات الطيران، المطارات، التأخير، والإلغاء.

تتضمن لوحة التحكم العنوان، المقاييس الرئيسية، أزرار التنقل، مجموعة متنوعة من الفلاتر، ورسوم بيانية ومخططات مختلفة.

الفوائد المستخلصة:

تساعد هذه الأدوات على اكتشاف المزيد من الأمور مثل:

الأداء العام للرحلات الجوية.

التغيرات الموسمية في طلبات الطيران.

مقارنة أداء شركات الطيران.

التوزيع الجغرافي للمطارات.

أكثر المطارات ازدحامًا.

فهم أسباب التأخير.

أسباب إلغاء الرحلات.

قياس موثوقية شركات الطيران من خلال تقييم الشركات الأكثر والأقل موثوقية من حيث المغادرة في الوقت المحدد.